CN113239987A - 一种富油煤煤质特征的分析方法 - Google Patents

一种富油煤煤质特征的分析方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113239987A
CN113239987A CN202110453625.3A CN202110453625A CN113239987A CN 113239987 A CN113239987 A CN 113239987A CN 202110453625 A CN202110453625 A CN 202110453625A CN 113239987 A CN113239987 A CN 113239987A
Authority
CN
China
Prior art keywords
oil
coal
rich
rich coal
quality characteristics
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110453625.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113239987B (zh
Inventor
张莉
宁树正
张建强
邹卓
黄少青
刘亢
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
General Survey and Research Institute of China Coal Geology Bureau
Original Assignee
General Survey and Research Institute of China Coal Geology Bureau
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by General Survey and Research Institute of China Coal Geology Bureau filed Critical General Survey and Research Institute of China Coal Geology Bureau
Priority to CN202110453625.3A priority Critical patent/CN113239987B/zh
Publication of CN113239987A publication Critical patent/CN113239987A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113239987B publication Critical patent/CN113239987B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/24Classification techniques
    • G06F18/243Classification techniques relating to the number of classes
    • G06F18/2433Single-class perspective, e.g. one-against-all classification; Novelty detection; Outlier detection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02Agriculture; Fishing; Forestry; Mining

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)

Abstract

本发明提供一种富油煤煤质特征的分析方法。该方法包括:获取富油煤的工业分析和低温干馏测试数据,运用数据透视对富油煤煤质特征进行分析。本发明提供的方法能够分析测试富油煤的工业及低温干馏数据,反映富油煤焦油产率与煤质特征之间的关系。

Description

一种富油煤煤质特征的分析方法
技术领域
本发明涉及富油煤资源评价与煤质分析领域,尤其涉及一种富油煤煤质特征的分析方法。
背景技术
富油煤是指焦油产率介于7%-12%的煤炭资源,煤的工业分析是指包括煤的水分(Mad)、灰分(Ad)、挥发分(Vdaf)和固定碳(FCd)四个分析项目指标的测定的总称。煤的工业分析是了解煤质特性的主要指标,也是评价煤质的基本依据。
通常煤的水分、灰分、挥发分是直接测出的,而固定碳是用差减法计算出来的。广义上讲,煤的工业分析还包括煤的全硫分和发热量的测定,又叫煤的全工业分析。根据分析结果,可以大致了解煤中有机质的含量及发热量的高低,从而初步判断煤的种类、加工利用效果及工业用途,根据工业分析数据还可计算煤的发热量和焦化产品的产率等。煤的低温干馏测试方法通过葛金低温干馏获得。煤的工业分析的分析结果主要用于煤的生产开采和商业部门及用煤的各类用户,如焦化厂、电厂、化工厂等。
目前针对富油煤的煤质分析仍存在不足,针对富油煤的基础地质研究较少,找到富油煤煤质特征与焦油产率的关系可以间接反映富油煤的成因,该领域研究尚欠缺。
发明内容
本发明提供一种富油煤煤质特征的分析方法。本发明提供的方法能够分析测试富油煤的工业及低温干馏数据,反映富油煤焦油产率与煤质特征之间的关系。
本发明提供一种富油煤煤质特征的分析方法,包括:获取富油煤的工业分析和低温干馏测试数据,运用数据透视对富油煤煤质特征进行分析。
根据本发明提供的富油煤煤质特征的分析方法,包括:
1)对富油煤进行工业分析和低温干馏测试;
2)获取所述富油煤的工业分析和低温干馏测试的数据;
3)运用数据透视分析包括所述富油煤的焦油产率与煤质特征的关系。
根据本发明提供的富油煤煤质特征的分析方法,步骤1)中,所述工业分析包括水分、灰分、挥发分、焦渣特征、全水分和固定碳中的一种或多种。
根据本发明提供的富油煤煤质特征的分析方法,步骤1)中,所述低温干馏测试包括半焦产率、焦油产率和总水分产率中的一种或多种。
本发明中,根据GB/T212-2008进行工业分析,以获得富油煤的水分、灰分、挥发分、焦渣特征、全水分及固定碳;根据GB/T1341-2007进行葛金低温干馏,以获得富油煤中半焦产率、焦油产率及总水分产率。
根据本发明提供的富油煤煤质特征的分析方法,所述工业分析包括灰分、挥发分和水分,所述低温干馏测试包括焦油产率。
根据本发明提供的富油煤煤质特征的分析方法,步骤3)中,获取富油煤的水分、灰分、挥发分、焦渣特征、固定碳、半焦产率、焦油产率、总水分产率。
根据本发明提供的富油煤煤质特征的分析方法,步骤2)中,获取至少两组所述富油煤的数据。
根据本发明提供的富油煤煤质特征的分析方法,步骤3)中,将所述富油煤的数据全部选定并运用数据透视进行分析;优选的,将包括焦油产率置于轴类别,将包括水分、灰分、挥发分置于值类别。
根据本发明提供的富油煤煤质特征的分析方法,步骤3)中,分析包括富油煤的焦油产率与样品灰分、挥发分和水分的相关性。本发明经分析,焦油产率Tar,d与样品灰分Ad、挥发分Vdaf正相关,与水分Mad负相关。
根据本发明提供的富油煤煤质特征的分析方法,还包括步骤4),继续输入多组富油煤的数据,系统分析焦油产率与工业分析结果的相关性。
本发明的有益效果至少在于:
1)系统掌握富油煤的工业分析特征与焦油产率的关系;
2)对富油煤的煤质特征进行系统分析并找出其相关性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中A、B两组富油煤样品的数据透视分析方法示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明中的附图,对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例中未注明具体技术或条件者,按照本领域内的文献所描述的技术或条件,或者按照产品说明书进行。所用仪器等未注明生产厂商者,均为可通过正规渠道商购买得到的常规产品。所述方法如无特别说明均为常规方法,所述原材料如无特别说明均能从公开商业途径而得。实施例中未注明具体技术或条件者,按照本领域内的文献所描述的技术或条件,或者按照产品说明书进行。
实施例1
本实施例提供一种运用数据透视反应富油煤煤质特征的方法。具体如下:
1)工业分析测试,(依据GB/T212-2008)测试至少两组(A、B两组)富油煤的水分、灰分、挥发分、焦渣特征、全水分及固定碳的数据;
2)低温干馏测试,(依据GB/T1341-2007)测试所述富油煤中半焦产率、焦油产率及总水分产率数据;
获取富油煤的水分(Mad)、灰分(Ad)、挥发分(Vdaf)、焦渣特征(1-8)、固定碳(FCd)、半焦产率(CR,d)、焦油产率(Tar,d)、总水分产率(Water,ad)的数据,如表1所示;
表1 A、B两组富油煤样品的工业分析及低温干馏测试结果
Figure BDA0003039769830000041
3)将获取的上述富油煤分析测试结果全部选定,并运用数据透视分析。将焦油产率(Tar,d)置于“轴(类别)”,将水分(Mad)、灰分(Ad)、挥发分(Vdaf)置于“值”,显示焦油产率与煤质分析结果的关系,如图1所示。结果显示焦油产率(Tar,d)分别为10.35%及10.52%,焦油产率(Tar,d)略高的样品灰分(Ad)、挥发分(Vdaf)较高,水分(Mad)较低(图1)。
继续加入更多的数据样本,系统分析焦油产率(Tar,d)与工业分析结果的相关性。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种富油煤煤质特征的分析方法,其特征在于,包括:获取富油煤的工业分析和低温干馏测试数据,运用数据透视对富油煤煤质特征进行分析。
2.根据权利要求1所述的富油煤煤质特征的分析方法,其特征在于,包括:
1)对富油煤进行工业分析和低温干馏测试;
2)获取所述富油煤的工业分析和低温干馏测试的数据;
3)运用数据透视分析包括所述富油煤的焦油产率与煤质特征的关系。
3.根据权利要求2所述的富油煤煤质特征的分析方法,其特征在于,步骤1)中,所述工业分析包括水分、灰分、挥发分、焦渣特征、全水分和固定碳中的一种或多种。
4.根据权利要求3所述的富油煤煤质特征的分析方法,其特征在于,步骤1)中,所述低温干馏测试包括半焦产率、焦油产率和总水分产率中的一种或多种。
5.根据权利要求2所述的富油煤煤质特征的分析方法,其特征在于,所述工业分析包括灰分、挥发分和水分,所述低温干馏测试包括焦油产率。
6.根据权利要求5所述的富油煤煤质特征的分析方法,其特征在于,步骤3)中,获取富油煤的水分、灰分、挥发分、焦渣特征、固定碳、半焦产率、焦油产率、总水分产率。
7.根据权利要求2所述的富油煤煤质特征的分析方法,其特征在于,步骤2)中,获取至少两组所述富油煤的数据。
8.根据权利要求7所述的运用数据透视反应富油煤煤质特征的方法,其特征在于,步骤3)中,将所述富油煤的数据全部选定并运用数据透视进行分析;优选的,将包括焦油产率置于轴类别,将包括水分、灰分、挥发分置于值类别。
9.根据权利要求8所述的运用数据透视反应富油煤煤质特征的方法,其特征在于,步骤3)中,分析包括富油煤的焦油产率与样品灰分、挥发分和水分的相关性。
10.根据权利要求1-9任一项所述的运用数据透视反应富油煤煤质特征的方法,其特征在于,还包括步骤4),继续输入多组富油煤的数据,系统分析焦油产率与工业分析结果的相关性。
CN202110453625.3A 2021-04-26 2021-04-26 一种富油煤煤质特征的分析方法 Active CN113239987B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110453625.3A CN113239987B (zh) 2021-04-26 2021-04-26 一种富油煤煤质特征的分析方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110453625.3A CN113239987B (zh) 2021-04-26 2021-04-26 一种富油煤煤质特征的分析方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113239987A true CN113239987A (zh) 2021-08-10
CN113239987B CN113239987B (zh) 2024-03-26

Family

ID=77129626

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110453625.3A Active CN113239987B (zh) 2021-04-26 2021-04-26 一种富油煤煤质特征的分析方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113239987B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014102139A (ja) * 2012-11-20 2014-06-05 Jfe Steel Corp コークス中の有機硫黄割合の推定方法、コークス中の全硫黄割合の推定方法、コークス製造用石炭の配合方法、ならびに、コークスの製造方法
CN105823863A (zh) * 2016-03-28 2016-08-03 华北电力大学(保定) 一种基于恒温热重分析的煤质在线工业分析测量方法
CN107563140A (zh) * 2017-09-06 2018-01-09 西安热工研究院有限公司 一种计算动力用煤元素分析的简便方法
CN111028896A (zh) * 2019-12-27 2020-04-17 华电淄博热电有限公司 一种根据指标相关性自主建立回归方程的煤质化验研究方法
US20200184132A1 (en) * 2018-12-07 2020-06-11 Doosan Heavy Industries & Construction Co., Ltd. Apparatus and method for predicting deformation temperature of coal using predictive model

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014102139A (ja) * 2012-11-20 2014-06-05 Jfe Steel Corp コークス中の有機硫黄割合の推定方法、コークス中の全硫黄割合の推定方法、コークス製造用石炭の配合方法、ならびに、コークスの製造方法
CN105823863A (zh) * 2016-03-28 2016-08-03 华北电力大学(保定) 一种基于恒温热重分析的煤质在线工业分析测量方法
CN107563140A (zh) * 2017-09-06 2018-01-09 西安热工研究院有限公司 一种计算动力用煤元素分析的简便方法
US20200184132A1 (en) * 2018-12-07 2020-06-11 Doosan Heavy Industries & Construction Co., Ltd. Apparatus and method for predicting deformation temperature of coal using predictive model
CN111028896A (zh) * 2019-12-27 2020-04-17 华电淄博热电有限公司 一种根据指标相关性自主建立回归方程的煤质化验研究方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘建兵;: "煤的工业分析指标及指标关系的探讨", 能源与节能, no. 06 *
刘敏;: "浅谈煤岩分析与应用", 天津冶金, no. 03 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113239987B (zh) 2024-03-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8735820B2 (en) Direct match spectrographic determination of fuel properties
US10900904B2 (en) Method for detecting moisture and volatile matter content of raw coal by using value of baseline drift
Zodrow et al. Functional groups and common pyrolysate products of Odontopteris cantabrica (index fossil for the Cantabrian Substage, Carboniferous)
US8481942B2 (en) Direct match spectrographic determination of fuel properties
D’Angelo et al. Chemometric study of functional groups in different layers of Trigonocarpus grandis ovules (Pennsylvanian seed fern, Canada)
D’Angelo et al. Chemometric study of functional groups in Pennsylvanian gymnosperm plant organs (Sydney Coalfield, Canada): implications for chemotaxonomy and assessment of kerogen formation
CN109324014B (zh) 一种自适应的原油性质近红外快速预测方法
Manić et al. Apricot kernel shells pyrolysis controlled by non-isothermal simultaneous thermal analysis (STA)
Basu et al. An index for quantifying the degree of torrefaction
Maezumi et al. A modern analogue matching approach to characterize fire temperatures and plant species from charcoal
Grigiante et al. Analysis of the impact of TG data sets on activation energy (E a) Case study applied to torrefaction of biomasses by means of isoconversional methods
Chelgani et al. Study the relationship between coal properties with Gieseler plasticity parameters by random forest
Couto et al. Multivariate analysis applied to evaluation of Eucalyptus clones for bioenergy production
Lima et al. Efficiency of near-infrared spectroscopy in classifying Amazonian wood wastes for bioenergy generation
CN110987858A (zh) 一种利用神经网络数据模型进行油品快速检测的方法
Magrini et al. Use of pyrolysis molecular beam mass spectrometry (py-MBMS) to characterize forest soil carbon: method and preliminary results
CN105954228A (zh) 基于近红外光谱的油砂中金属钠含量的测量方法
Adhikari et al. Comparative analysis of biochar carbon stability methods and implications for carbon credits
Casaretto et al. Determination of biogas process efficiency-a practice-oriented alternative to the biomethane potential test
CN113239987A (zh) 一种富油煤煤质特征的分析方法
Bekiaris et al. Three different Fourier‐transform mid‐infrared sampling techniques to characterize bio‐organic samples
Qi et al. Prediction method for torrefied rice husk based on gray-scale analysis
Johannes et al. Evaluation of oil potential of Estonian shales and biomass samples using Rock-Eval analyzer.
CN111829976A (zh) 一种由原油近红外光谱预测其汽油馏分烃族组成的方法
Fedorova et al. Determining the vitrinite reflectance of coal from its fuel ratio

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant